CUDA相关问题总结

能对__global__ cuda的核函数使用std::function吗

答：在 CUDA 中，global 函数是在 GPU 上执行的核函数，它们的参数和返回值类型在编译时是确定的。std::function 是 C++ 标准库中的一个函数包装器，它允许将函数或可调用对象作为参数传递给其他函数。然而，在 CUDA 中，由于 GPU 和主机运行时环境的不同，std::function 的使用会受到一些限制。

在 CUDA 核函数中，通常需要使用 CUDA 数据类型和函数签名，而不是 C++ 标准库中的类型。因此，直接在 global 函数中使用 std::function 是不可行的。

如果你想在 CUDA 中使用某种形式的回调或者动态切换函数的机制，你可能需要考虑其他方式，比如使用函数指针或者函数对象。你可以通过将函数指针传递给 CUDA 核函数，或者使用 C++11 的 lambda 表达式，以实现一些类似的功能。请注意，这些函数或者函数对象需要在编译时确定，并且它们的签名必须符合 CUDA 的要求。

block中的thread在访问global memory时，每次读取的数据量是多少

答：在CUDA中，一个线程块（block）中的线程在访问全局内存时，通常是以 warp 为单位进行读取。Warp 是一个线程束，它包含一组连续的32个线程，这是GPU执行的基本调度单元。

每个线程在一个访问周期中可以读取的全局内存数据量通常被称为"coars-grained"（粗粒度）或 "cache line size"（缓存行大小）。在现代GPU架构中，通常是以128位或者更大的缓存行为单位进行访问。在一个访问周期内，一个 warp 中的每个线程都会读取相同的缓存行，即使它们实际上只需要其中的一部分数据。

例如，如果缓存行大小为128位，每个线程访问全局内存时都会读取128位的数据，即16字节。这种方式有助于提高全局内存的访问效率，因为它允许线程复用缓存中的数据，减少对全局内存的访问次数。

请注意，具体的硬件和架构有可能会有不同的缓存行大小，这取决于GPU型号和架构。此外，CUDA编译器和运行时系统可能会进行一些优化，因此实际的访存行为可能会受到一些影响。

如何查询到cache line size的大小

在 CUDA 中，查询缓存行大小（Cache Line Size）通常涉及查看特定 GPU 架构的文档或使用相关的工具。缓存行大小通常是硬件相关的，不同的 GPU 架构和型号可能有不同的缓存行大小。

一种获取缓存行大小的方法是查看 GPU 架构的官方文档。例如，NVIDIA 提供了关于不同 GPU 架构的详细技术规格，你可以在 NVIDIA 的官方网站上找到这些文档。

另一种方法是使用 CUDA 设备属性查询。在 CUDA 中，你可以使用 CUDA Runtime API 提供的 cudaDeviceGetAttribute 函数来查询设备属性。下面是一个示例代码，演示如何查询缓存行大小：

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

int main() {
    int device;
    cudaGetDevice(&device);

    int cacheLineSize;
    cudaDeviceGetAttribute(&cacheLineSize, cudaDevAttrGlobalMemoryBusWidth, device);

    std::cout << "Cache Line Size: " << cacheLineSize << " bytes" << std::endl;

    return 0;
}

上述代码使用 cudaDeviceGetAttribute 函数查询了设备的属性，其中 cudaDevAttrGlobalMemoryBusWidth 用于获取设备的全局内存总线宽度。尽管这不是直接的缓存行大小，但可以根据这个信息估算缓存行大小。然而，请注意，这仅仅是一种估算方法，实际的缓存行大小可能与内存总线宽度不完全对应。